• Um modelo dinâmico autoregressivo não paramétrico bayesiano para análise de múltiplas séries temporais19 set 201916:00
    Matemática Aplicada
    Um modelo dinâmico autoregressivo não paramétrico bayesiano para análise de múltiplas séries temporais
    Local: Sede FGV Auditório 537 - 5º andar
    Endereço: Praia de Botafogo, 190 - Botafogo, Rio de Janeiro/RJ
    Data: 19 Setembro 2019
    Horário: 16:00
    Responsáveis: FGV EMAp

    Promovido pela Escola de Matemática Aplicada (FGV EMAp), o seminário irá debater o artigo em que é proposto um modelo não paramétrico bayesiano para a análise de múltiplas séries temporais.

    Para este estudo, foi considerada uma estrutura autoregressiva de ordem p para cada uma das séries e tomada força emprestada ao longo da série, considerando uma população de erro comum que também está evoluindo no tempo.

    As populações de erro (distribuições) são assumidas não paramétricas, cuja lei é baseada em uma série de árvores Polya dependentes com mediana zero. Essa dependência é da ordem q e é alcançada através de um processo beta dependente que vincula as probabilidades de ramificação das árvores. No artigo, foram estudadas as propriedades a priori e mostrado como obter inferência a posteriori. O modelo é testado em um estudo de simulação e é ilustrado com a análise do índice de atividade econômica dos 32 estados do México.

Local

Sede FGV - Auditório 537 - 5º andar
Praia de Botafogo, 190 - Botafogo, Rio de Janeiro/RJ

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